Le métier de Data Analyst repose sur l’exploitation efficace des données pour en extraire des informations utiles à la prise de décision. Pour y parvenir, il est essentiel de maîtriser un certain nombre d’outils qui couvrent les différentes étapes du cycle d’analyse (ou pipeline) : extraction, exploration, transformation, visualisation, et partage.
En este artículo, te presentamos 7 categorías de herramientas esenciales para los data analysts, junto con una alternativa para cada una, dependiendo de los contextos o preferencias. Ya sea que estés trabajando o en transición, este recorrido te asistirá en estructurar tu caja de herramientas.
1. Lenguaje de programación: Python (principal) y R (alternativo)
Todo Data Analyst que se precie comienza por elegir su lenguaje preferido. Python es hoy el favorito en el ámbito de los datos: es un lenguaje de uso general que muchos Data Analysts (y otros) emplean habitualmente. Gracias a su sintaxis clara y legible, Python es famoso por ser fácil de aprender y muy versátil. En especial, posee un ecosistema vasto de bibliotecas (pandas para la manipulación, NumPy / SciPy para cálculos, scikit-learn para el ML, etc.), lo que lo hace ideal para (casi) todas las tareas de un Data Analyst. Es un poco la navaja suiza de los datos.
Python también ofrece Jupyter Notebook (y su versión más avanzada JupyterLab) que es sin duda el notebook más famoso. Es una aplicación web de código abierto que permite combinar código, visualizaciones, ecuaciones matemáticas y texto en un solo documento. Así se puede escribir código Python, ver inmediatamente el resultado gráfico que se presenta en la página, agregar anotaciones en medio de las celdas y guardar todo en un solo archivo .ipynb y exportarlo en diversos formatos (pdf, docx, html…). Jupyter soporta más de 40 lenguajes (con énfasis en Python) y se usa tanto para prototipado rápido como para presentaciones de resultados.
Como alternativa, se piensa enseguida en R, cuya popularidad sigue siendo fuerte en la comunidad de datos. Con sus paquetes del tidyverse (dplyr, ggplot2, etc.), R sobresale en el análisis estadístico y la creación de gráficos de calidad. R puede ser preferido si trabajas en un entorno muy centrado en estadísticas (universidad, investigación) o si tu equipo ya domina este lenguaje. En resumen, Python y R a menudo se comparan: Python domina frecuentemente en la empresa (ML, automatización, big data), mientras que R brilla en análisis puro y visualización refinada.
2. Herramienta de visualización de datos (dataviz): Matplotlib (principal) y ggplot2 (alternativo)
Una vez listos el código y los datos, es necesario poder visualizar los resultados. En Python, Matplotlib es la biblioteca estándar para visualización (2D). Permite crear todo tipo de gráficos (curvas, histogramas, barras, nubes de puntos, etc.) con un control detallado sobre su apariencia (títulos, leyendas, colores). Por ejemplo, Matplotlib produce gráficos de calidad en todos los formatos y entornos. En la práctica, se usa frecuentemente a través de su interfaz pyplot para montar rápidamente un gráfico lineal de la evolución de ventas a lo largo del tiempo, o un histograma de la distribución de una variable. Para visuales más “vistosos” y contemporáneos en Python, también se pueden usar Seaborn y Plotly, pero Matplotlib sigue siendo la base robusta e imprescindible.
En R, la referencia es ggplot2, que sigue la famosa Grammar of Graphics. Se inicia con ggplot() y se añaden capas de geometría (geom_point, geom_line, etc.), de colorización, de facetas, etc. Esto permite construir visualizaciones complejas de manera declarativa y modular. Por ejemplo, con ggplot2 se puede superponer una nube de puntos coloreada y una curva de regresión en unas pocas líneas, mientras se separa el mismo gráfico para dos subgrupos con un facet. La fuerza de ggplot2 está en su lógica elegante y el resultado estético por defecto. Existen otras herramientas como Datawrapper para la dataviz, pero Matplotlib y ggplot2 siguen siendo las bases programáticas preferidas por los analistas principiantes e intermedios.
3. Herramienta ETL / manipulación de datos: Pandas (principal) y KNIME (alternativo)
Gran parte del trabajo de un Data Analyst consiste en preparar los datos: limpiar, filtrar, transformar, agregar… Para esto, las bibliotecas de manipulación de datos son nuestras aliadas. En Python, el santo grial es Pandas, una librería que proporciona el tipo DataFrame, una estructura de datos tabular eficiente, repleta de métodos para tratar los datos: filtros, uniones (merge), ordenación, groupby, pivoteo, limpieza de valores faltantes, etc. Por ejemplo, un Data Analyst puede cargar varios archivos CSV, concatenarlos, aplicar cálculos estadísticos línea por línea y obtener en uno o dos comandos Python datos listos para el análisis. Pandas sigue siendo la herramienta de facto para la limpieza de datos en los scripts Python.
Como alternativa (particularmente en no-code/low-code), existen plataformas como KNIME Analytics Platform. KNIME es un software ETL open source gratuito que funciona mediante arrastrar y soltar “nodos” de datos. Según KNIME, su plataforma asegura procesos ETL potentes, escalables y reproducibles. Concretamente, un analista puede, sin programar, recuperar fuentes diversas (Excel, base SQL, API Web), luego arrastrar módulos para filtrar, agregar, unir, limpiar y finalmente exportar a otras herramientas (por ejemplo, enviar el resultado a Power BI o una base de datos). Es muy útil para aquellos que prefieren una interfaz visual: se ve el flujo de datos como un diagrama de flujo, lo que puede hacer más intuitivo el tratamiento de grandes volúmenes o la creación de pipelines reutilizables. KNIME o herramientas como Alteryx/Power Query pueden ser preferidos para tareas donde se desea montar rápidamente un ETL sin escribir un código extenso.
4. Herramienta de dashboarding: Power BI (principal) y Tableau (alternativo)
Al final del pipeline analítico, a menudo se necesita presentar los resultados a través de un tablero de mandos interactivo o un informe visual. Microsoft Power BI es el líder en el campo. Power BI puede conectarse directamente a Excel, Azure, SQL Server y a muchas otras fuentes, transformando los datos a través de su motor Power Query antes de mostrarlos. Según el famoso Gartner Magic Quadrant, Power BI es actualmente la mejor de las soluciones BI. Se destaca por un precio más accesible (incluso gratuito para pequeños volúmenes) y la multiplicidad de servicios compatibles, en particular su integración fluida con el ecosistema Microsoft.
Una alternativa BI igualmente competente es Tableau. Fundado en 2003, se ha ganado una reputación como “herramienta de visualización de datos poderosa y popular”.
Su fortaleza: visualizaciones muy refinadas y funcionalidades avanzadas (cálculos en las vistas, integración de IA reciente). Sin embargo, Tableau a menudo se considera complejo al principio y bastante costoso (sin versión gratuita). Se prefiere cuando se tiene un presupuesto empresarial, una necesidad de visuales profesionales muy personalizados y un público exigente (altos ejecutivos, clientes VIP).
En resumen, Tableau ofrece sofisticación y variedad visual para BI pesada, mientras que Power BI apuesta por la simplicidad de acceso y la integración con Office 365. Ambos valen la pena según tu contexto: costos, competencias del equipo y restricciones técnicas guiarán tu elección.
5. Sistema de gestión de base de datos (SGBD) & SQL
El Sistema de gestión de base de datos es una herramienta crucial para el Data Analyst, permite almacenar los datos y forma la primera etapa del pipeline del Data Analyst. Sin embargo, un Data Analyst no siempre tiene el lujo de elegir la base de datos en la que trabaja (PostgreSQL, MySQL, Oracle, etc.). Por otro lado, debe absolutamente dominar el SQL. Es la clave para extraer, filtrar, agregar datos en la mayoría de las empresas. Incluso en entornos cloud o big data, las variantes de SQL siempre están presentes.
Alternativa: SQL + ORM (vía Python o R)
Si te sientes más cómodo con el código, puedes usar bibliotecas como SQLAlchemy (Python) para manipular la base de datos a través de código en lugar de SQL puro. Práctico, pero no reemplaza una verdadera comprensión del SQL.
6. Herramienta de versionado / colaboración: Git + GitHub
Finalmente, no olvidemos el aspecto de colaboración y versionado. Un analista que codifica (scripts Python/R, notebooks, consultas SQL) necesita rastrear las modificaciones y trabajar en equipo. Git es el sistema de control de versiones estándar y open source. Se utiliza para seguir el historial de cada archivo de código: cada commit registra un cambio, lo que permite volver atrás en caso de problema. Git está diseñado para ir rápido y manejar proyectos pequeños o muy grandes, con funcionalidades potentes (ramificaciones locales “baratas”, indexación, etc.). La mayoría de los Data Analysts intermedios utilizan Git desde la línea de comandos o a través de clientes gráficos ligeros (ej. GitHub Desktop).
Sobre esto se agregan plataformas colaborativas. La más conocida es GitHub, un servicio web de alojamiento de código basado en Git. GitHub se presenta como “un servicio de alojamiento open source que permite a los programadores compartir el código de sus proyectos y colaborar”. Millones de desarrolladores lo utilizan para trabajar juntos: se crean repositories, se suben notebooks, se abren pull requests para revisar el código, etc. Para un Data Analyst, GitHub facilita la colaboración (compartir sus análisis, recuperar los de colegas, gestionar los comentarios) y a menudo sirve como portafolio profesional.
7. Análisis rápido y prototipado (Excel)
A conocer: Excel
A pesar del auge de las herramientas especializadas, Excel sigue siendo imprescindible en muchas empresas. Su rápida adopción, sus funciones de cálculo, sus tablas dinámicas y sus capacidades de visualización lo convierten en una excelente herramienta para un análisis exploratorio rápido, un prototipado o informes puntuales. También suele ser el punto de entrada o salida de los datos en los flujos de trabajo empresariales.
Alternativa: Google Sheets
Menos potente en grandes volúmenes de datos, pero colaborativo por naturaleza y accesible en línea. Perfecto para equipos distribuidos o para compartir tablas simples de manera fluida. Cada vez más conectores y automatizaciones están disponibles para integrarlo a herramientas cloud o APIs.
Conclusión
En resumen, un buen Data Analyst tiene su conjunto de herramientas bien engrasadas, tanto flexibles como complementarias. Hemos cubierto siete categorías clave:
- Un lenguaje de programación (Python a la cabeza, R como alternativa) para orquestar los análisis.
- Una herramienta de visualización de datos (Matplotlib vs ggplot2) para explorar y presentar datos en gráficos.
- Una herramienta ETL/transformaciones (pandas vs KNIME) para limpiar y preparar los datos brutos.
- El dominio de al menos un SGBD y SQL para almacenar e interrogar eficazmente grandes volúmenes de datos estructurados.
- Una herramienta de dashboarding (Tableau o Power BI) para construir informes visuales impactantes.
- Una herramienta de versionado/colaboración (Git/GitHub) para versionar el código y compartir con el equipo.
- Una herramienta de prototipado (Excel) para crear modelos y visualizaciones simples rápidamente.
Cada herramienta tiene sus puntos fuertes: simplicidad, potencia, flexibilidad o costo. La idea no es dominarlas todas a fondo de una sola vez, sino conocer al menos una por categoría. Con este bagaje, un analista de nivel intermedio podrá navegar entre proyectos y tecnologías: tendrá la llave adecuada para cada cerradura de datos, ya sea un pequeño script exploratorio o un pipeline industrial. Así que no dudes en probar estas herramientas, encontrar las que mejor se adapten a tu contexto y, sobre todo, mantener el espíritu curioso (y un poco ligero) en esta aventura data!
